随着计算机视觉技术的发展，单目深度估计成为研究热点之一。它旨在通过单一摄像头获取的图像推断场景中物体的距离信息，这在自动驾驶、增强现实等领域具有重要价值。然而，这项任务充满挑战，因为仅凭一张二维图片很难准确恢复三维空间结构。
现有方法大致可分为传统算法与深度学习两大类。前者依赖于几何约束和先验知识，后者则利用神经网络的强大表征能力从海量数据中学习特征。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的方法取得了显著进展，尤其是引入注意力机制后，模型能够更精准地捕捉关键区域。
尽管如此，该领域仍面临诸多难题：如光照变化对结果的影响、小目标检测精度不足等。未来的研究方向可能包括多模态融合、自监督学习以及硬件加速等。我们期待更多创新成果涌现，推动这一技术走向成熟，为人类生活带来更多便利！✨
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